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Mol-Instructions

大规模生物分子指令数据集助力大语言模型

Mol-Instructions是一个开放的大规模生物分子指令数据集,包含分子导向、蛋白质导向和生物分子文本三类指令。数据集涵盖分子设计、蛋白质功能预测等多个任务,通过AI协作、数据提取和模板转换等方法构建。该数据集旨在增强大语言模型在生物分子领域的表现,现已在Hugging Face平台发布。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - 指令微调大语言模型支持聊天和函数调用
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3函数调用大语言模型开源项目模型聊天机器人自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.3是Mistral-7B-v0.3的指令微调版本,词汇表扩展至32768个token,支持v3分词器和函数调用。可通过mistral-inference库实现聊天和指令跟随功能,也兼容Hugging Face transformers库。该模型提供了文本生成和函数调用示例,但缺乏内容审核机制,部署时需谨慎考虑。
DNABERT-2-117M - 多物种基因组分析的先进Transformer模型
DNABERT-2GithubHuggingface医学基因组开源项目模型深度学习生物学
DNABERT-2-117M是一个创新的多物种基因组分析工具,基于先进的Transformer架构。它整合了MosaicBERT技术,实现了DNA序列的高效嵌入计算。用户可以通过简单的Python代码调用模型,获取DNA序列的向量表示。这一功能为生物信息学和医学基因组学研究提供了强大支持,有望推动多种基因组分析任务的进展。
esm1b_t33_650M_UR50S - 以高级特征提取和预测提高蛋白质序列无监督学习的有效性
ESM-1bGithubHuggingface功能预测开源项目无监督学习模型结构预测蛋白质序列
ESM-1b是一个Transformer架构的蛋白质语言模型,通过对未标记的蛋白质序列进行自监督预训练,具备了结构与功能预测的无监督能力。该模型在远程同源检测和二级结构预测等任务上表现优良,可用于特征提取和模型微调。虽然ESM-2性能优越,但ESM-1b仍是研究蛋白质特征的重要工具。
Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型 支持商业与研究应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练
Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练,提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务,适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型,包括合成数据生成和知识蒸馏。
Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型 支持131K token超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异,超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构,通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本,可通过vLLM部署。
REINVENT4 - 人工智能驱动的多功能分子设计工具
GithubREINVENT分子设计化学信息学开源项目强化学习迁移学习
REINVENT 4是一款基于强化学习的先进分子设计工具,支持从头设计、骨架跳跃和R基团替换等多种任务。它根据多组分评分标准生成优化分子,并通过迁移学习提高设计效率。该工具兼容Linux、Windows和MacOS平台,支持GPU和CPU运行,为药物研发和化学创新提供了有力支持。
llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估
GithubHuggingfacellm-jptransformers大规模语言模型开源项目指令微调模型预训练
项目由日本国家信息学研究所研发中心开发,提供支持多种编程语言的大型语言模型,如C、Python、Java。采用Transformer架构,模型经过大规模数据集的预训练与优化微调,适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法,以及多样化的数据集和评估方案,适用于中文、英文、日文等语言。
Instructgpt-prompts - 强大的AI模型指令提示库
ChatGPTGPT-3.5GPT-4Github开源项目指令提示自然语言处理
Instructgpt-prompts项目汇集了针对ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4的指令提示,涵盖写作、分析和理解等多种任务。项目提供分类、生成、转换等类型的提示示例,以及常用指令结构和编程任务提示,帮助用户高效利用AI模型解决语言相关问题。通过适当的指令动词,用户可以更好地引导模型,提升工作效率。
prot_t5_xl_uniref50 - 基于T5架构的大规模蛋白质序列预训练模型
GithubHuggingfaceProtT5-XL-UniRef50UniRef50开源项目模型特征提取生物信息学蛋白质语言模型
ProtT5-XL-UniRef50是基于T5-3B架构的蛋白质序列预训练模型,在UniRef50数据集的4500万个序列上进行自监督学习。该模型采用改进的掩码语言建模目标,能够捕捉蛋白质序列中的关键生物物理特性。ProtT5-XL-UniRef50可用于蛋白质特征提取和下游任务微调,在二级结构预测等任务中表现优异,为蛋白质序列研究提供了有力工具。
Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型,助力创新与研究
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术
OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计,实现了在生物医学任务中的高效表现,超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求,基于大量高质量的生物医学数据进行训练,能够高效生成和理解专业文本,为医疗创新提供支持。
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